비전공자
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[Python]_06_pandas_부동산 데이터를 활용한 예제, str.strip(), ,str.replact(),fillna, index를 활용한 drop공부/Python 2021. 6. 3. 14:51
ValueError: invalid literal for int() with base 10: ' ' 1칸 or 2칸 공백이 있음을 의미한다. df['분양가격'] = df['분양가격'].str.strip() # 공백을 제거해준다 ValueError: invalid literal for int() with base 10: '' 공백을 의미한다. df.loc[ df['분양가격'] == '', '분양가격'] = 0 # loc를 이용해 공백에 0을 넣어준다. ValueError: cannot convert float NaN to integer 값이 없음을 의미한다. df['분양가격']=df['분양가격'].fillna(0) # Nan값에 0을 넣어준다. ValueError: invalid literal for in..
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[Python]_pandas_04_fillna,inplace,dropna,drop,drop_duplicates공부/Python 2021. 5. 31. 21:53
1. df.fillna(넣을 값) 해당 값 저장 방법 2가지 1-1. inplace= True 사용 df.fillna(넣을 값, inplace= True) inplace= True는 이 값을 저장한다는 의미. inplace=True 없으면 해당 값이 저장이 안 됨 1-2. 변수에 넣어주는 방법 df['컬럼명']=df['컬럼명'].fillna(넣을 값) 2. Dorp 2-1.NaN값에 대해 행전체 제거 df.dropna(axis =0 or 1,how='any'or'all') axis = 0: 행, =1: 열 any:행에 하나라도 NaN값이 있다면 행 전체 제거 all:모든 행이 NaN이면 행 전체 제거 2. NaN의 중복된 값을 제거 df.drop_duplicates(keep='last' or 'first..